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题名基于高阶深层时空信息的自媒体视频质量评价
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作者
刘银豪
张威
王鸿奎
周晓飞
殷海兵
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机构
杭州电子科技大学通信工程学院
杭州电子科技大学自动化学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2022年第6期1240-1248,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61972123)。
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文摘
自媒体视频中普遍存在的失真扭曲现象,给视频质量评价带来了新的挑战。视觉感知理论研究表明,人类视觉系统中存在感知迭代机制,即视频的感知评价是一个正反向迭代修正的过程。受此启发,本文将该机制引入视频质量评价,提出了基于高阶深层时空信息的质量评价方法。具体而言,本文提出了二阶协方差聚合来进行高阶空域信息的提取,引入快速迭代GRU结构进行深层时域信息建模,而后通过特征层的池化聚合以及多层感知机回归视频得分。实验结果表明,预测结果与人类主观质量评分具有较好的一致性,明显优于现有无参考质量评价算法。
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关键词
视频质量评价
用户原创视频
深度学习
深层时域相关性
反向层次理论
二阶协方差感知
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Keywords
video quality evaluation
user original video
deep learning
high-order temporal correlation
reverse hierarchy theory
second-order covariance perception
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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